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RandLA-Net改进版：RandLA-Net-Enhanced

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简介：
RandLA-Net-Enhanced是对原始RandLA-Net网络架构进行优化和增强的版本，旨在提升大规模点云数据处理的效率与精度。 RandLA-Net-Enhanced原代码论文的主要贡献是提出了一种更快的点云语义分割模型。研究发现，在现有的采样方法中，随机采样的效果最佳。为了减少随机采样过程中丢失的信息，该论文提出了局部特征采样器，包括Local Spatial Encoding (LocSE) 和 Attentive Pooling。 文献信息如下： @article{hu2019randla, title={RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds}, author={Hu, Qingyong and Yang, Bo and Xie, Linhai and Rosa, Stefano and Guo, Yulan and Wang, Zhihua and Trigoni, Niki and Markham, Andr}

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  • RandLA-Net改进版：RandLA-Net-Enhanced
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    RandLA-Net-Enhanced是对原始RandLA-Net网络架构进行优化和增强的版本，旨在提升大规模点云数据处理的效率与精度。 RandLA-Net-Enhanced原代码论文的主要贡献是提出了一种更快的点云语义分割模型。研究发现，在现有的采样方法中，随机采样的效果最佳。为了减少随机采样过程中丢失的信息，该论文提出了局部特征采样器，包括Local Spatial Encoding (LocSE) 和 Attentive Pooling。 文献信息如下： @article{hu2019randla, title={RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds}, author={Hu, Qingyong and Yang, Bo and Xie, Linhai and Rosa, Stefano and Guo, Yulan and Wang, Zhihua and Trigoni, Niki and Markham, Andr}
     
  • RandLA-Net在TensorFlow2中的实现：RandLA-Net-tensorflow2
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    本项目为RandLA-Net模型的TensorFlow 2版本实现，适用于点云场景下的语义分割任务，代码开源便于研究与应用。 RandLA-Net-tensorflow2 是 RandLA-Net 的 TensorFlow 2 实现。
     
  • RandLA-Net-pytorch: 基于HTTPS的RandLA-Net PyTorch实现
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    简介：RandLA-Net-pytorch是基于HTTPS的高效点云特征学习库，提供PyTorch版本的RandLA-Net深度网络模型，适用于大规模点云语义分割任务。 RandLA-Net-pytorch 存储库包含该实现的代码，并且目前仅支持SemanticKITTI数据集。我们欢迎更多的人加入共同开发以提高项目的知名度。 我们的模型性能与原始TensorFlow版本相近，验证集中我们的mIoU为52.9%，而原版为53.1%。 我们在目录中提供了预训练模型，并在验证集（seq 08）上展示了结果对比： - 原始实现的mIoU：0.531 - 我们的Pytorch版本的mIoU：0.529 具体各类别的详细表现如下： 车 - 0.919，自行车 - 0.122，摩托车 - 0.290，卡车 - 0.660，其他车辆 - 0.444， 人骑自行车的人 - 0.515，电单车司机 - 0.676，路 - 0.000，停车处 - 0.912， 人行道 - 0.421，其它地面建造栅栏植被树干地形极交通标志行人 - 0.759， 其他（未明确分类）- 0.354
     
  • RandLA-Net: 在TensorFlow中的实现（CVPR 2020，口头报告）
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    RandLA-Net是针对点云场景分类与分割提出的一种高效的深度学习网络模型，在CVPR 2020上进行了口头报告，并在此提供了基于TensorFlow的实现。 这是RandLA-Net（CVPR 2020，口头演示）的官方实现版本。RandLA-Net是一种简单高效的神经网络架构，用于大规模3D点云的语义分割。 该代码已在Ubuntu 16.04上使用Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0和cuDNN 7.4.1进行了测试。要克隆存储库，请执行以下命令： ``` git clone --depth=1 https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net && cd RandLA-Net ``` 设置Python环境： ```shell conda create -n randlanet python=3.5 source activate randlanet ```
     
  • RandLA-Net: Tensorflow中大规模点云高效语义分割的实现（CVPR 2020）-Python
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    本文介绍了在TensorFlow框架下，用于大规模点云数据的高效语义分割网络RandLA-Net，并展示了其在多项任务中的优越性能。 RandLA-Net - 大规模点云的高效语义分割的Tensorflow实现（CVPR 2020） 这是 RandLA-Net (CVPR2020, Oral presentation) 的官方实现，这是一种用于大规模 3D 点云语义分割的简单高效的神经架构。技术细节请参考：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 胡庆勇、杨博*、谢林海、Stefano Rosa、郭玉兰、王志华、Niki Trigoni、Andrew Markham。 此代码已在 Ubuntu 16.04 上使用 Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0 和 cuDNN 7.4.1 进行测试。 克隆仓库 git clone --depth=1 http
     
  • 室外大尺度三维点云语义分割模型综述，涵盖RandLA-Net、KPConv等前沿模型及其应用指导
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    本文综述了室外大尺度三维点云的语义分割技术，重点介绍了RandLA-Net和KPConv等先进模型，并探讨其在实际场景中的应用与发展方向。 点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到三维空间数据的理解与分析。在大尺度室外环境中，如城市、道路、建筑场景中，处理点云数据尤为重要，因为它们能提供丰富的几何信息，帮助我们理解复杂的现实世界。 本资源集合包含了多种最新且最先进的模型，旨在帮助用户对大规模室外三维点云进行高精度的语义分割。 RandLA-Net是一种轻量级、高效且准确的点云语义分割网络。它通过随机采样策略减少计算复杂性，并结合局部和全局上下文信息提高分割准确性。该资源提供了两个版本，分别对应不同的优化或实现细节，用户可以根据自己的硬件环境和需求选择合适版本。 KPConv是另一种创新的方法，引入了位置感知的卷积核以更好地处理不规则点云数据。不同于传统的基于网格方法，KPConv直接在点云上操作，并适应其无序特性，在保持精度的同时提升模型灵活性。 PCB-RandNet结合了PCB网络与随机邻居采样策略优化特征提取过程，提高效率和准确性。对于大尺度室外场景的处理，这种模型能有效减少计算负担并保留高分辨率语义信息。 semantic-segmentation-editor-1.6.0.zip是一个用户友好的工具，支持可视化、评估分割结果，并方便地训练及微调模型。 Cylinder3D和superpoint_graph可能是针对特定任务优化的点云处理模型。前者可能专门用于柱状结构数据处理，后者则涉及关键点检测与图结构学习。 cut-pursuit.zip包含了一种基于切割理论的算法，旨在识别点云中的分界线或边缘以提升分割精细度。 这些资源涵盖了从预处理到后处理等多个步骤，为用户提供全面解决方案。无论是研究人员还是开发者，在此领域取得进展都将受益于本资源库提供的模型和工具。使用时，请根据具体需求选择合适的模型，并注意训练与优化过程以实现最佳效果。
     
  • 改良Le-net
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    本研究基于经典的LeNet卷积神经网络架构进行创新性改进，旨在提升其在特定图像识别任务中的性能和效率。通过优化网络结构、引入新的激活函数及采用先进的训练策略，改良后的模型展现出更强的特征提取能力和泛化能力，在各类数据集上均实现了显著的性能突破。 将LeNet的卷积核改为3*3，并且层数从原来的7层增加到9层后，效果比原论文中的更好。
     
  • .NET Framework 3.5（含 .NET 2.0 和 .NET 3.0）（离线安装版）
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    简介：.NET Framework 3.5 是微软开发的一种用于构建和运行桌面应用程序的技术框架，此版本包含.NET 2.0和.NET 3.0的核心功能，并提供离线安装选项。 在Windows Server 2012 R2或Windows Server 2010 R2上安装.NET Framework 3.5（包含.NET 2.0 和 .NET 3.0）可以通过以下步骤完成：打开“服务器管理器”，进入“添加角色和功能”向导，选择“角色和功能”，然后在下一个页面中选中需要的服务器。继续到下一页后，在已安装的角色服务列表里勾选.NET Framework 3.5（包括.NET 2.0 和 .NET 3.0）。最后点击下一步完成安装。
     
  • .NET Framework 3.5（含 .NET 2.0 和 .NET 3.0）（离线安装版）
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    《.NET Framework 3.5 离线安装包》包含了.NET 2.0和.NET 3.0的全部功能，适用于需要在无网络环境下安装或升级的应用场景。 在Windows Server 2012 R2或2010 R2上安装Net Framework 3.5（包含.Net 2.0/.Net 3.0）的步骤如下：首先，打开“服务器管理器”，然后选择“添加功能”。接着，在弹出窗口中找到并勾选“.NET Framework 3.5 (包括 .NET 2.0 和 .NET 3.0)”，点击下一步按照提示完成安装。注意在执行此操作前需要确保计算机已连接到网络，以便自动下载所需的文件进行安装。
     
  • .NET版 ConvertToM3u8
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    .NET版ConvertToM3u8是一款专为.NET平台设计的工具，它能够高效地将视频文件转换成M3U8格式，适用于流媒体播放和分发。 功能：生成.m3u8列表文件、.ts文件以及预览图片。 1. 运行环境要求.NET Framework 4.5.2开发版，大小约为328M，请下载并安装（如果已安装该版本则无需再次操作）。 2. 使用的是VS2012版本进行修改，当然也可以使用更高版本。